崔 灿,郭 英,沈彦俊

荒漠植被是干旱半干旱生态系统重要的组成部分,在防风固沙、水土保持、涵养水源、维护生态系统平衡及保护生物多样性等方面发挥着重要且不可替代的作用[1-2]。植被的变化情况是生态环境评价一个重要的参量,同时也是指示土地退化和沙漠化的一个敏感指标,对荒漠植被的时空分布变化进行及时准确的监测,对资源可持续利用及生态恢复具有重要应用价值[3]。

传统的野外监测方式,耗费大量的人力与时间,效率低下,不适合长时间序列与大范围荒漠植被监测; 基于无人机获取研究区影像,通过对可见光波段提取植被指数确认荒漠植被范围的方法精度较高,但该方法更适用于较小范围的监测和高精度荒漠植被的提取[4-5]; 近些年遥感技术已成为研究地表植被的有力工具,高光谱微分遥感方法通过对研究区荒漠化草原指示植物提取相关特征参数,对其进行光谱特征分析,从而达到植被类型的识别和提取,但该方法需要先利用高光谱仪对指示作物进行实地的光谱数据采集[6-7]; 基于旋转森林算法的植被信息提取,是通过结合多光谱遥感影像和地形数据,计算得到光谱特征、纹理特征和地形特征完成植被提取,该方法受样本精度影响大,同时在精度验证时受主观因素影响较大[8]; 在长时间序列和大范围的遥感估测植被的方法中,像元二分模型法在分析植物光谱的基础上,利用植被指数区分植被信息和非植被信息以间接估算植被覆盖度,通过设定阈值提取荒漠植被的面积。……